Un regard de plus près sur la taille d'échantillon efficace et son rôle dans les prédictions médicales.
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Statistiques - Méthodologie
RSSLes théories causales peuvent améliorer la fiabilité et la sécurité des modèles en apprentissage automatique.
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Apprends à estimer des paramètres pour des données à queues lourdes en utilisant des distributions Pareto par morceaux.
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Apprends comment comprendre les causes de la performance des étudiants peut améliorer le soutien éducatif.
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Examinez les modèles épidémiques avec des méthodes fréquentistes pour de meilleures interventions en santé publique.
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Cet article examine comment la similarité dans les patterns historiques peut améliorer les prévisions de circulation.
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Une méthode pour une régression groupée parcimonieuse efficace en science des données.
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Examiner comment les variations de température influencent la performance économique dans différentes régions.
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Une méthode pour une estimation sans biais des paramètres dans des processus de diffusion partiellement observés.
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Un nouveau cadre améliore les simulations causales pour une analyse de données fiable.
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Apprends des stratégies pour prendre des décisions efficaces dans des situations incertaines.
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Approches innovantes pour analyser les effets des traitements en tenant compte des erreurs d'échantillonnage et de mesure.
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Une nouvelle approche améliore les prédictions en santé en combinant plusieurs modèles.
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Cet article présente une méthode PCA innovante pour de meilleures analyses de données.
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De nouvelles recherches utilisent l'imagerie cérébrale pour explorer les risques de santé mentale chez les enfants.
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Un aperçu des modèles spatio-temporels en analyse de données.
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Des modèles avancés aident à comprendre les changements imprévisibles dans divers domaines.
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Cette étude présente de nouvelles techniques pour comprendre les effets causals avec des variables post-traitement continues.
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Présentation de l'émulateur d'ARN pour une meilleure précision dans les simulations informatiques.
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Enquête sur comment la victimisation influence le comportement criminel futur chez les ados.
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Une méthode pour mieux estimer les distributions de données à partir d'infos groupées.
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Une nouvelle méthode améliore l'évaluation de la fiabilité des réseaux d'infrastructure.
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Des recherches montrent comment la génétique et l'environnement influencent la santé.
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Examiner des méthodes pour des données de santé précises dans les petites régions.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des réponses au traitement chez les patients individuels.
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Une nouvelle approche améliore l'analyse des données dans les études de santé multi-sites.
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Un aperçu sur le tirage de conclusions à partir d'expériences adaptatives en recherche.
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Un aperçu de comment la probabilité d'immunité influence l'efficacité des traitements et les résultats de santé.
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Un aperçu des méthodes pour identifier les facteurs causals dans la recherche.
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Une analyse des stratégies de vérification de modèles en statistiques.
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Un aperçu de l'analyse factorielle et de son rôle dans l'identification des relations entre les variables.
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Cet article examine les tests automatisés qui garantissent la qualité des données pour les œuvres de charité et les dons au Canada.
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Approche innovante pour la régression sans suppositions strictes sur la distribution des données.
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Explore comment les réseaux évoluent avec le temps et leurs applications pratiques.
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Un nouvel outil pour une analyse causale facile avec des données sans avoir besoin d'une expertise pointue.
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Une bonne séparation des données améliore la précision de détection du cancer du poumon avec l'apprentissage profond.
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Une méthode PCA robuste qui minimise l'impact des valeurs aberrantes et préserve l'intégrité des données.
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Découvre comment les normes de persistance révèlent des trucs au-delà des stats traditionnelles.
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Une nouvelle méthode pour une meilleure analyse statistique avec des paramètres de nuisance.
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Présentation du PRe-process pour une analyse de données flexible et valide.
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